智慧電網中以戶為單位之用電特徵分析
dc.contributor | 陳伶志 | zh_TW |
dc.contributor.author | 郭千瑜 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2019-09-05T11:18:14Z | |
dc.date.available | 2015-8-26 | |
dc.date.available | 2019-09-05T11:18:14Z | |
dc.date.issued | 2013 | |
dc.description.abstract | 智慧電網及智慧型電表建置在全球快速發展,在台灣已有特定地區裝設智慧型電網,透過智慧型電表蒐集用戶電表量測資料。消費者的用電習慣各有不同,而影響消費者的用電習慣有許多因素,本研究將會針對溫度、樓層等因素作用電量分析,使消費者不但可以瞭解自身的用電習慣,並加以調整,以減少電費支出,還可節省電能消耗。除了電量分析外,預測用電量也可幫助電力業者適時調整發電量,改善浪費電力能源之現象。本研究使用三種用電預測方法,分別為回看法(ε-LookBack-N)、差分整合自回歸移動平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model)和支持向量回歸(Support Vector Regression),我們將評估其適用性與準確度,並透過用電戶的用電特徵分群,進一步結合環境變因,研究用電戶用電度數的預測模型,並利用既有量測資料進行驗證。其預測模型可以幫助電力業者作用電預測,適時調整發電量,有效率的配送電能,以達到節能省碳之目的。 | zh_TW |
dc.description.sponsorship | 資訊工程學系 | zh_TW |
dc.identifier | GN060047072S | |
dc.identifier.uri | http://etds.lib.ntnu.edu.tw/cgi-bin/gs32/gsweb.cgi?o=dstdcdr&s=id=%22GN060047072S%22.&%22.id.& | |
dc.identifier.uri | http://rportal.lib.ntnu.edu.tw:80/handle/20.500.12235/106578 | |
dc.language | 中文 | |
dc.subject | 智慧型電表 | zh_TW |
dc.subject | 資料分析 | zh_TW |
dc.subject | 回看法 | zh_TW |
dc.subject | 支持向量回歸 | zh_TW |
dc.subject | 分群演算法 | zh_TW |
dc.subject | Smart Meter Data | en_US |
dc.subject | Data Analysis | en_US |
dc.subject | ε-LookBack-N | en_US |
dc.subject | Support Vector Regression | en_US |
dc.subject | Clustering | en_US |
dc.title | 智慧電網中以戶為單位之用電特徵分析 | zh_TW |
dc.title | An Analysis of Household Electricity Meter Data in Smart Grid Systems | en_US |
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